Changes in body weight, composition, and shape: a 4-year study of college students
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to examine changes in body weight, body mass index (BMI), body composition, and shape in a group of male and female students over the 4-year college period. Anthropometric assessments including height and weight (via standard techniques), body composition (via bioelectrical impedance analysis), and body shape (via 3-dimensional body scanning) were conducted at the beginning of the freshman year and end of the senior year in 131 college students. Four-year changes included significant (p < 0.0001) gains in weight (3.0 kg), BMI (1.0 kg·m(-2)), body fat (3.6%), and absolute fat mass (3.2 kg). Males gained significantly (p < 0.0001) greater amounts of weight, BMI, percent and absolute fat mass, and fat-free mass than females. Weight change ranged from (-)8.7 to (+)16.8 kg. About 70% of the participants gained weight, which averaged 5.3 kg; significant (p < 0.0001) gains in BMI, fat-free mass, absolute fat mass, and percent body fat and significant (p < 0.0005) increases in neck, chest-bust, waist, hips, seat, and biceps circumferences were also observed in this weight gain group. The percentage of participants classified as overweight-obese increased from 18% to 31%. The number of females and males with ≥30% and 20% body fat, respectively, increased from n = 14 to n = 26 (with n = 4 exhibiting normal weight obesity) over the 4-year period. The waist circumference changes were significantly (p < 0.0001) correlated with both weight and percent body fat changes. In conclusion, the increasing prevalence of obesity and normal weight obesity among this college population suggests the need for additional health promotion strategies on college campuses.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».